[发明专利]一种森林系统碳通量的估计方法

说明书

一种森林系统碳通量的估计方法，涉及碳通量估计技术领域。本发明是为了解决现有的森林系统碳通量的估计方法存在计算量大、估计结果准确度低的问题。本发明基于点尺度的Biome‑BGC模型，对植被生理生态参数和碳通量进行敏感性分析，确定敏感植被生理生态参数，然后再进行相关性分析，剔除与敏感植被生理生态参数中数据类型具有相关性的数据类型；结合气象数据确定点尺度的Biome‑BGC模型参数并作为区域尺度Biome‑BGC模型的模型参数，同时结合误差神经网络模型确定误差，最终确定森林系统碳通量的估计结果。主要用于森林系统碳通量的估计。

技术领域

本发明涉及碳通量的估计方法。属于森林系统碳通量估计技术领域。

背景技术

随着人类活动和工业的发展，尤其是工业中的石化燃料的使用，人类的生态环境已经出现了一系列地问题，其中“温室效应”问题比较突出。相关数据表明：工业革命前期大气CO2浓度为280ppm，至2017年，CO2浓度已经急速增加到406.42ppm，温室气体是导致全球气温上升的只要原因之一，同时导致了其他环境问题。

森林生态系统是陆地生态系统最大的碳库，森林与大气碳交换量占陆地生态系统与大气碳总交换量的90％以上，森林生态系统的碳通量在全球碳循环和碳平衡中起着十分重要作用。在大尺度范围的研究上，通常不考虑砍伐、火灾、病虫害等各种扰动的情况下，将森林生态系统碳通量近似为NEP，它表征了陆地生态系统与大气间的净碳通量，它直接定量描述了森林生态系统的碳源/汇功能和碳平衡的状态。当NEP值0，即森林碳汇；当NEP值0，即森林碳源；当NEP值＝0，即森林碳平衡。人们可以根据实际的森林碳通量估计结果，帮助展开“温室效应”的深度研究，从而提出一系列的相应改善措施。

非常多的专家学者针对森林系统的碳通量展开了相对深入的研究，森林系统的碳通量研究已经相对成为一个系统研究的体系。利用各种碳循环模型估算碳通量成为全球碳循环研究中的必要手段，现有的研究成果能够实现对森林系统的碳通量进行估计和预测，随着估计模型的逐渐完善，森林系统的碳通量估计准确度也在逐年提升，已经取得了较为突出的成果。森林系统的碳通量研究中，影响森林系统的碳通量因素非常多，虽然模型考虑的因素越多，理论上模型的估计精度更好。但是森林系统的碳通量研究还存在着以下问题：

1、一味地追求考虑因素的完善，会导致估计时间大幅增加，对硬件的要求非常高，使得估计的开销太大，成本提高。

2、虽然理论上是因素越多，模型的估计精度更好，但是有些因素对于模型精度的贡献率很小，在做相关研究时如果考虑进来，对模型的精度并不会造成很大的影响，但是会严重拖慢估计模型的运行速度。如果不考虑这些因素，就会涉及到因素的选择和取舍，但是现有的这方面的研究还相对较少，并不完善，也不成熟。

3、估计模型理论上是可以通用的，但是由于森林生态系统会随着地理位置和该位置气候的变化而不同，那么就导致了影响进行估计的因素发生变化，但是究竟在某地的哪些因素对模型精度有较大影响，哪些因素的影响程度会变小，现有的技术中相关研究非常少，且并没有一个准确的结论，所以现有的估计模型都是针对某个地域单独进行研究和建模，这样针对于不同地域都会进行分析和建模，不仅工作效率低，而且浪费了大量的人力物力。更为关键的是大家的研究并没有一个相对准确和统一的体系，估计因素缺乏借鉴意义，导致影响因素的选择成为难点，严重影响着估计模型的发展，也严重影响估计模型的准确度。

由于Biome-BGC模型具有可解释性，可以实现对碳通量的原理进行解释，被广泛的应用于碳通量的估计，从而实现全球或区域范围内CO2浓度和温室效应的分析。然而目前使用的Biome-BGC模型也存在上述问题，其模拟效果并不理想。

发明内容

本发明是为了解决现有的森林系统碳通量的估计方法存在计算量大、估计结果准确度低的问题。进而提出了一种森林系统碳通量的估计方法。

一种森林系统碳通量的估计方法，包括以下步骤：

训练过程：